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機器人應用傳感器時應考慮的問題:程序設計與傳感器,示教與傳感器,抗干擾能力

來源:機器人學基礎     編輯:創澤   時間:2026/1/12   主題:其他 [加盟]

應用傳感器會影響到控制程序的編寫方法。信號處理技術能夠改善一些傳感器的性 能,而與傳感器的工作原理無關。應用機器人傳感器時應考慮如下問題。

1. 程序設計與傳感器

機器人工作站的任務程序能夠應用適當的傳感器獲取信息,并以這些信息為基礎做出 決定,選擇可取的處理步驟。在機器人正常運行期間,大部分可能獲得的傳感器讀數用于 檢測各個單一處理步驟(如鉆個孔)是否能準確無誤地完成。 任務程序只是在運行中進行處理之后,才能獲得所需信息。然后,程序能夠采取某些 糾正或保護措施來排除某些誤差的影響。程序開發過程通常包括許多假設和冗長的實驗, 以便確定所進行的檢驗是否能發現足夠多的誤差,以及對這些誤差的反應是否恰當。工業 上制定機器人加工標準時,由于需要由人做出的選擇變少了,因而將使產生可靠的任務程 序問題變得比較簡單。

由此可見,不但正常的任務程序需要傳感器,而且誤差檢查與糾正也需要傳感器。傳 感器能夠獲得決策信息,從而參與對處理步驟的決策。

2. 示教與傳感器

除獲得決策信息外,機器人工作站內的傳感器主要用于間接提供中間計算結果或直接提供任務程序中任何延期數據值。任務程序中Z常見的延時數據很可能是位置信息。視覺信息 次之,也是經常碰到的示教型信息。不過,實際可見輸入信息可能很大。力和力矩信息不可 能經常進行示教。

位置信息是很容易示教的,因為機械手實際上就是一臺大型坐標測量機器。 一個形狀 像指針一樣的末端執行裝置使訓練人員比較容易規定工作空間位置,其X-Y-Z 位置應 當記錄下來。根據末端(如工具)的形狀與尺寸、臂關節位置以及機械手的集合結構和尺 寸,控制機器人的計算機能容易地計算出X-Y-Z 值。

3. 抗干擾能力

一個非接觸式傳感器對能量發射裝置所產生的干擾往往是很敏感的。傳感器對這些能量——光線、聲音和電磁輻射等產生反應。這就提出了把噪音(干擾)從信號中分離出去的 問題。有三種原理能夠有效地提高這類傳感器的靈敏度,降低它們對噪聲和干擾的敏感 性。這就是濾波、調制和均分(averaging) 。 這些原理使得傳感器能應用于能量場(如光波、 聲波、磁場、靜電場和無線電波等)內。

濾波原理的實質在于:以某種特征(如頻率特征)為基礎,屏蔽去大部分噪聲,并盡可 能多地把信號集中在濾波器的通帶內。

調制原理也是一種濾波,不過其濾波信息是由感覺能量場傳播或被編制進感覺能量 場。調制以不大可能在噪聲中出現的方法,改變能量場的某些特征,如強度、頻率或空間分布等。

均分原理是以噪聲的隨機性為基礎而屏蔽去某 一 期間的噪聲。要求信號具有某些非隨 機特性。這樣,在某些意義上就不會均分出零值。

適當地選擇傳感器能夠Z大限度地提高傳感器對信號的靈敏度,并降低其對噪聲的敏 感性,即提高其抗干擾能力。






機器人的感覺順序與策略:變換,處理

過硬件把相關目標特性轉換為信號;把所獲信號變換為規劃及執行某個機器人功能所需要的信息,包括預處 理和解釋兩個步驟,這種信息可被反饋以修 正和重復該感覺順序,直至得到所需要的信息為止

機器人的電子鼻工作原理:特定氣味會產生電阻或者頻率的變化

傳感器遇到特定氣味會產生電阻或者頻率的變化,我們就是將這些變 化捕捉到,并轉化成能夠傳遞的電信號,然后對傳感器陣列傳入的信號進行濾 波、放大和特征提取

智能機器人的聲源定位方法:頭部相關聯函數,時延估計,高分辨率譜估計

部相關聯函數(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時延估計(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于最大輸出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率譜 估計的定位方法、神經網絡定位方法和基于聲壓幅度比的定位方法等

機器人非特定人語音識別流程:幅度檢測,過零率檢測和預測系統檢測

首先要把話音分割成單詞(或音素),然后進行語法分析,最后辨識出話音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統計模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語 音識別上取得了很大的進展

機器人特定人語音識別系統判別的基本方法:確定特征,提取特征矩陣,特征矩陣相比較

確定識別方法所用的特征;將接收到的話音提取特征矩陣;與事先存儲在系統之內的標準模板中的特征矩陣相比較,計算它們的距離;確定所說的話是什么

協作機器人的中國市場格局:初具雛形,未完全定型

TOP5 廠商份額維持在 60%,各家廠商積極尋求突破,排名切換激烈。整個協作機器人市場參與玩家正在不斷增多, 市場也暫未定型,各類玩家蓄勢待發

中國協作機器人市場前景:高速穩步增長,未來前景廣闊

本土協作機器人企業展現其豐富的解決方案及高性價比,扶持政策為機器人行業的快速發展提供了保障;協作機器人具有更廣的應用延展性在工業領域應用和非工業領域開拓新場景

協作機器人市場的發展歷程:起步期、調整期、迸發期、穩步期四個階段

起步期(2015-2017 年)人機共融逐漸成為行業發展的核心方向與市場主流趨勢;調整期(2018-2019 年)進入修煉內功的階段;穩步期(2022-2024 年)展現出了其發展的強勁韌性與潛力

機器人的安全解決方案:力感知方案,輕量化設計方案,電磁抱剎閘方案,雙讀頭編碼器解決方案

通過電流環、關節力矩傳感器、安全皮膚對外部力覺進行感知,從而達成對“碰撞”的有效檢測;電磁抱剎閘從接收到制動信號到完成制動的響應時間可控制在 50ms 以內

機器人的視覺解決方案:2D視覺和 3D 視覺

2D 技術起步較早,技術和應用也相對成熟;3D 視覺更接近人眼,其核心在于對 3D 幾何數據的采集和利用,可獲取物體的深度信息,實現多維度定位識別

協作機器人與人形機器人的發展關系:應用領域有部分重疊是互補

協作機器人在市場上的成功應用, 有助于提高人們對機器人技術的認知度和接受度,為人形機器人的市場推廣打下基礎;一些為人形機器人研發的高性能傳感器和輕量化材料,可能會逐漸應用到協作機器人中,提高協作機器人的性能和競爭力

機器人工作站的安全規范及標準:安全防護空間內無人,設置各種傳感器感應人

工作站必須設置各種傳感器,當人員無故進入防護區時,立即使工作站中的各種運動設備停止工作;或機器人及其周邊設備必須在降速條件下啟動運轉
資料獲取
機器人知識
== 資訊 ==
機器人應用傳感器時應考慮的問題:程序設計
機器人的感覺順序與策略:變換,處理
機器人多指靈巧手的神經控制的原理:控制系
機器人自適應模糊控制: PID 模糊控制
機器人的進化控制系統:解決其學習與適應能
機器人的神經控制系統特性和能力:并行處理
機器人的學習控制系統:搜索、識別、記憶和
機器人的模糊控制系統:模糊化接口、知識庫
“人工智能+制造”專項行動實施意見:10
機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控
智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低
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機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測
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